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引入商空间粒度计算的全极化SAR影像分类
被引量：
3
1
作者
刘利敏
余洁
+2 位作者
李小娟
李平湘
杨杰
《武汉大学学报（信息科学版）》
EI
CSCD
北大核心
2018年第1期74-80,共7页
为了充分利用不同极化特征信息,并将其有效地结合,提出一种结合粒度计算的全极化合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）影像分类方法。在不同极化目标分解特征组合的基础上引入影像纹理信息,利用光滑支持向量机（smooth support...
为了充分利用不同极化特征信息,并将其有效地结合,提出一种结合粒度计算的全极化合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）影像分类方法。在不同极化目标分解特征组合的基础上引入影像纹理信息,利用光滑支持向量机（smooth support vector machine,SSVM）对不同特征组合进行类别划分获得粗粒度空间,采用商空间对粗粒度进行合并;根据全极化SAR影像分布特性,以相干矩阵作为新的特征矢量,利用Wishart测度代替传统欧氏距离对差异粒度进行推理,通过合并推理结果与合成论域,获得精细分类结果。采用L波段San Francisco地区和荷兰Flevoland地区的全极化SAR影像进行分类试验,结果表明：利用SSVM算法对全极化SAR影像进行粗粒度划分,并采用Wishart距离对差异粒度推理综合,总体分类效果优于结合纹理信息的Cloude及Yamaguchi4分类结果,且优于基于线性特征融合进行监督分类方法。
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关键词
极化目标分解
纹理特征
光滑支持向量机
商空间粒度
粒度计算
原文传递
题名
引入商空间粒度计算的全极化SAR影像分类
被引量：
3
1
作者
刘利敏
余洁
李小娟
李平湘
杨杰
机构
武汉大学遥感信息工程学院
首都师范大学资源环境与地理信息系统北京市重点实验室
武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室
出处
《武汉大学学报（信息科学版）》
EI
CSCD
北大核心
2018年第1期74-80,共7页
基金
国家自然科学基金(41130744,41171335)~~
文摘
为了充分利用不同极化特征信息,并将其有效地结合,提出一种结合粒度计算的全极化合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）影像分类方法。在不同极化目标分解特征组合的基础上引入影像纹理信息,利用光滑支持向量机（smooth support vector machine,SSVM）对不同特征组合进行类别划分获得粗粒度空间,采用商空间对粗粒度进行合并;根据全极化SAR影像分布特性,以相干矩阵作为新的特征矢量,利用Wishart测度代替传统欧氏距离对差异粒度进行推理,通过合并推理结果与合成论域,获得精细分类结果。采用L波段San Francisco地区和荷兰Flevoland地区的全极化SAR影像进行分类试验,结果表明：利用SSVM算法对全极化SAR影像进行粗粒度划分,并采用Wishart距离对差异粒度推理综合,总体分类效果优于结合纹理信息的Cloude及Yamaguchi4分类结果,且优于基于线性特征融合进行监督分类方法。
关键词
极化目标分解
纹理特征
光滑支持向量机
商空间粒度
粒度计算
Keywords
target
decomposition
texture
information
ssvm
algorithm
quotient
space
theory
granularity
computing
分类号
TP722 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
引入商空间粒度计算的全极化SAR影像分类
刘利敏
余洁
李小娟
李平湘
杨杰
《武汉大学学报（信息科学版）》
EI
CSCD
北大核心
2018
3
原文传递
已选择
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参考文献
引证文献
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